Cutaneous Comorbidities Associated With Atopic Dermatitis in Israel: A Retrospective Real-World Data Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background Patients with atopic dermatitis (AD) are susceptible to infectious and inflammatory cutaneous comorbidities. Objective The aim of the study was to describe the prevalence of cutaneous comorbidities associated with AD, including their relationship with AD severity. Methods A retrospective cross-sectional analysis was performed using the Israeli Maccabi Healthcare Services database. Prevalent AD cases on December 31, 2017, were diagnosed with AD at any time since 1998 and had 1 or more recent (2013–2017) AD diagnoses. Dispensed AD treatments within 5 or fewer years served as a surrogate for AD severity. Cutaneous comorbidities in AD cases were compared with non-AD controls matched 1:1 on age, sex, and residential area. Among adults, comorbidities were compared across AD severity using multinomial logistic regression. Results The eligible population included 94,483 patients with mild (57.7%), moderate (36.2%), or severe (6.1%) AD, and 94,483 matched non-AD controls. Skin infections, inflammatory skin conditions, cutaneous manifestations of AD, and sweat gland disorders were more prevalent (P < 0.001) in patients with AD than in controls. Most cutaneous comorbidities that were more prevalent in adult patients with AD were also significantly (P < 0.001) associated with AD severity. Conclusions This study suggests that AD is associated with many infectious and inflammatory cutaneous comorbidities and highlights the relationship between AD severity and comorbidity prevalence.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».